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イラストで学ぶディープラーニング改訂第2版 (KS情報科学専門書) (日本語) 単行本 – 2018/11/19

山下隆義 (著)

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おお!もう第2版! 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の「章」が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。50ページ以上増強されたお得な一冊!

いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。
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主な内容
1章序論
2章ニューラルネットワーク
3章畳み込みニューラルネットワーク
4章汎化性能を向上させる方法
5章畳み込みニューラルネットワークの活用
6章リカレントニューラルネットワーク
7章オートエンコーダ
8章敵対的生成ネットワーク
9章深層強化学習
10章ディープラーニングのフレームワーク

本の長さ

288ページ
言語

日本語
出版社

講談社
発売日

2018/11/19
寸法

15 x 2 x 21.1 cm
ISBN-10

4065133319
ISBN-13

978-4065133316
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商品の説明

著者について

山下隆義
中部大学工学部情報工学科准教授

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

山下/隆義
1978年神戸生まれ。1998年神戸市立工業高等専門学校電気工学科卒業。2002年奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了。同年オムロン株式会社に入社。主に、画像から人の顔を瞬時に検出するソフトウェアの研究・開発に従事。会社勤務の傍ら、2011年中部大学大学院工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。現在、中部大学工学部情報工学科准教授。人の理解に向けた動画像処理、パターン認識・機械学習の研究に従事している。SSII高木賞、IEICE情報・システムソサイエティ論文賞、IEICE PRMU研究会研究奨励賞などを受賞。ディープラーニングのセミナー講師をSSIIやMIRUなどで数多く務めている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

登録情報

出版社 : 講談社; 改訂第2版 (2018/11/19)
発売日 : 2018/11/19
言語 : 日本語
単行本 : 288ページ
ISBN-10 : 4065133319
ISBN-13 : 978-4065133316
寸法 : 15 x 2 x 21.1 cm

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ありょさん

応用を加筆

2019年2月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

第1版で書かれていたボルツマンマシンなど現在（2018年）では
あまり注目されなくなったトピックスを削除し、代わりにGANなど
第1版以降に注目されてきた応用方法などが追加されています。
誤差逆伝播法など基本は第1版とほぼ重複しているので注意が必要です。

この本（というよりKS情報科学専門書シリーズ）は本当の初心者にとっては
ハードルが高く、おそらく他の入門書・解説記事を読んだけれども
あまりピンとこない、具体的に何をやっているのかイメージが湧きにくく
上手く理解し切れていないという人が読むと有益なんだと思います。
私はGANなどの各応用手法の違いを知ることができて有益でした。

7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

wow

イラストで学ぶと書かない方が良い

2019年1月31日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

一般的にこれは「イラストで学ぶ」と書くほどイラストは入っていない。普通の参考書レベルの挿絵である。普通に解説用のものが入っている程度で、これでイラストで学ぶというのは詐欺に近い。学びやすいかと期待してしまうが、期待しない方が良い。

7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

本書には大学レベルの数学知識が必須です

2019年1月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書はディープラーニングの入門書ですが、数学知識を前提としています。したがって、まったくの初心者は簡単に挫折します。

本文は「イラストで学ぶ」のタイトルどおり、オールカラーでイラスト満載ですがレベルは高度な理系本です。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

初心者には向かないですが

2020年7月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

他の方が書かれているように、このシリーズは大学の教科書として作られているということで
完全な初心者が読むには難しい(全体的に数式などの理論が多く用いられている)内容でした。

ただ、個人的にはG検定の勉強で過去のディープラーニングの技術・手法を覚えていく中で
それぞれの技術や手法がどのような仕組みで、どんな得意・不得意があり、その不得意を
克服するために新しいものが出てくる、といった流れを知りたかったのでそれらについて
比較してまとめられているこの本はとてもよかったです。

この分野の手法は次から次へと出てくるので2018年以降については載っていませんが
このような切り口の本が定期的に発行や改訂されてくれるととてもありがたいです。

2019年6月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

手法の名前は多数出てくるが、その説明を省略し過ぎており、前提知識無しには理解不能。
イラストも多くなく、また分かりやすくもない。
途中で読むのをやめました。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

こんにゃくいも

ディープラーニングのアーキテクチャを普遍的に学ぶには素晴らしい本

2020年9月23日に日本でレビュー済み

なぜこんなに評価が低いのかはわからないのですが、数式と図のバランスが良い本だと思います。
様々なアーキテクチャがある深層学習の分野では、その手法を小耳に挟んだことがある、チョット分かることが非常に大切だとおもいます（厳密に知りたければ元の論文や、ネットの記事を参照すれば良いので）。
その点この本は、カラーでわかりやすい図で網羅的に、ディープラーニングの最新のアーキテクチャ、実用的な、学習のテクニックについても解説しています。
体系的に学びたい方は講談社さんの、「機械学習スタートアップシリーズ」や、オライリーさんの「ゼロから作るディープラーニング」がおすすめですが、これらの本達の副読本として机の横に置きたい。そんな本になっています。

数式がわからない方は、講談社さんの「データサイエンス入門シリーズ」の「データサイエンスのための数学」も辞書引き用としておすすめです。

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かずっちょ

要領を得ない文章

2019年2月2日に日本でレビュー済み

私は生物系の理学部生で、この度ディープラーニングに興味が湧いたためこの本を読みました。第3章辺りの畳み込みに関する辺りで時間の無駄だと判断して読むのをやめました。
「イラストで学ぶ」というほどイラストが多いわけでもありませんでした。
また、筆者の方の書く文章も、こちらの知識不足を鑑みてもなお要領を得ない書き方です。前半はAIの仕組みに関する説明が大半ですが、説明する順番というかシナリオがかなりあべこべになっている印象を受けました。辛うじて理解できる箇所でも、頭から順に一度読んだだけでは分からず、何度も繰り返し読み情報を整理してやっと理解するようなものでした。
正直かなり苛立ちを覚えましたが、幸い大学図書館所蔵の本でしたので即返却、オライリーのもっと分かりやすい本がありました。

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Iii

CV分野の学生なら必携の1冊

2020年7月4日に日本でレビュー済み

CV分野の研究をする学生なら持っておきたい1冊。近年の研究でベースなっている手法を''概観''するのにはうってつけです。
NNとは何かなどの歴史からILSVRCで話題になったモデルについて(VGG,ResNet)ももちろん掲載されています。
物体認識のタスクに加え、物体検出、セグメンテーションやVAEやGANなどの生成モデル、強化学習についても掲載があるのでカバー範囲も広いです。本の末尾にリファレンスがついているので興味ある手法の原著に当たるともっと深い勉強が出来ると思います。

確かに他の方がレビューしている通り、書いてある内容は高度かつ1つの手法に対する説明は簡潔です。なので初心者の方がいきなり読むには難しすぎるかもしれません。そういう方はゼロから作るなどを読んでから手にしてみると良いかと思います。
しかしいずれ論文を読んだりするつもりならこの本の内容は苦しく無い程度にしていなとこの先辛いと思います。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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